日経産業新聞，”専用回線使わず災害監視　慶大、Wi-Fi中継し送信”，2019年12月25日，4面．
https://www.st.keio.ac.jp/clips/20191226_01.html

CoolChips 2019

講演は１０月１０日に国立京都国際会館にて、ICT技術とデータの利用によるスマート社会の実現ー自動運転と電力のケーススタディーとして行われました。
５Gネットワークは携帯電話の１世代ではなく、４Gの１０倍、２０Gbpsの高速性、４Gの１００倍、１００万台（Ｋｍ２あたり）の多端末多重接続、４Ｇの１０分の１の1msecの遅延時間を実現します。
この講演では、その性能を実現する技術を議論するのではなく、たとえばIoTでデータを収集するということが、どのようなアプリケーションを考えて行われるかを説明し、その困難さにも言及しました。
現在のビッグデータは、いわばツイッターのようなテキストのスタティックなデータが中心です。一方、たとえば車載カメラの情報を５Gで吸い上げて、自動運転車のルートやポディションを正確に制御する場合３０msごとのデータが重要と言われ、さらに金曜日の１６：００は幼稚園のお迎えの駐車が多い、と言った機械学習も駆使することになります。そのための車載カメラの画像処理はクラウドでは処理しきれず、ネットワークエッジの能力の向上は必須です。

掲載記事はこちら 20191119_nikkan

藤代研の池田 泰成君（2018年度D2 [リーディング大学院]，現：SONY）らが芸術科学会論文誌で発表した下記の論文が同学会論文賞を受賞しました．

池田 泰成，都甲 裕太朗, 藤代 一成：
「微細繊維が付加された糸を使用した布及び織物の生成フレームワーク」，
芸術科学会論文誌，17巻5号126-138頁，2018年12月
公開ページ：https://www.art-science.org/journal/v17n5/index.html

日経産業新聞に松谷研のオンデバイス学習に関する研究成果が紹介されました。松谷研M2塚田君、M1井坪君の成果です。

• 日経産業新聞, “工場監視AI、数分間で学習　慶大、専用チップ実用化目指す”, 2019年10月17日, 5面.

松谷研が研究開発しているオンデバイス学習に関する取り組みがアット東京様のニュースリリースで紹介されました。

• アット東京・慶應義塾大学・東京大学・セコム、機械学習を利用したデータセンター設備の異常検知および運転支援のための実証実験開始

https://www.attokyo.co.jp/news/20191002.html
https://www.keio.ac.jp/ja/press-releases/2019/10/2/28-63380/
https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1210528.html
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191002-00000137-impress-sci
https://iotnews.jp/archives/134471
https://eduon.jp/news/universities/20191003-009615.html